एआई कैसे कार्यस्थलों को सुरक्षित बना रहा है

जैसे-जैसे एआई तकनीक विकसित होती है, इसके औद्योगिक उपयोग के मामले परिवहन प्रवर्तन से लेकर कार्यस्थल सुरक्षा तक होते हैं। AI किसी भी अन्य सिस्टम की तुलना में बड़ी मात्रा में डेटा को अधिक तेज़ी से और सटीक रूप से संसाधित कर सकता है, जिससे व्यवसायों को अधिक सूचित निर्णय लेने में मदद मिलती है। यह पैटर्न और रुझानों की पहचान भी कर सकता है, जिससे कंपनियों को वास्तविक समय में डेटा का विश्लेषण और प्रतिक्रिया करने की अनुमति मिलती है।

लेकिन ऐसे उद्योग हैं जहां एआई तकनीक की कमी है। इंटेंस के सह-संस्थापक, सेर्कन एसेन ने इसकी खोज तब की जब उन्होंने और उनके सह-संस्थापक ने एक वीडियो प्रोसेसिंग इंजन बनाया था और यह तय करने की कोशिश कर रहे थे कि इसे कैसे लागू किया जाए।

"जब हमने 2018 में Intenseye की स्थापना की, तो हम यह तय करने की कोशिश कर रहे थे कि किस समस्या को हल करना है," एसेन ने कहा। “हम इन सभी फॉर्च्यून 500 कंपनियों की सुविधाओं का दौरा कर रहे थे, जहां आप विभिन्न कार्यों को करते हुए ड्रोन को उड़ते हुए देख सकते हैं। लेकिन जब हमने स्वास्थ्य और सुरक्षा टीमों से बात की, तो हमने महसूस किया कि उनकी तकनीक मूल रूप से सबसे अच्छी तरह से कलम और कागज थी। ”

कर्मचारी स्वास्थ्य और सुरक्षा के महत्व को देखते हुए, यह एक महत्वपूर्ण अंतर है। कार्यस्थल की बीमारियों और चोटों को अमेरिका की कीमत चुकानी पड़ी है $250 बिलियन प्रति वर्ष . कर्मचारियों का स्वास्थ्य और सुरक्षा व्यापार जगत के नेताओं के लिए एक शीर्ष चिंता का विषय बन गया है, खासकर महामारी के मद्देनजर। में ओएसिस द्वारा 2021 का सर्वेक्षण, अगले 12 महीनों में कार्यस्थल की सुरक्षा को सर्वोच्च प्राथमिकता के रूप में सुनिश्चित करने वाले एक तिहाई से अधिक व्यापारिक नेताओं को सूचीबद्ध किया गया है।

इस अंतर को देखते हुए, एसेन और उनके सह-संस्थापक ने एआई को समस्या-समाधान उपकरण के रूप में उपयोग करने का अवसर देखा है। उन्होंने पहले एआई में काम किया था और इसे प्रौद्योगिकी की समस्या-समाधान क्षमताओं को काम करने के अवसर के रूप में देखा। एआई और मशीन-लर्निंग तकनीक का उपयोग करते हुए, उन्होंने एक ऐसा समाधान तैयार किया जो कंपनियों को अपने मौजूदा कैमरों को जोड़ने और किसी भी असुरक्षित स्थिति का पता लगाने के लिए अपने सीसीटीवी नेटवर्क का लाभ उठाने की अनुमति देता है।

निवेशकों ने विकास के अवसरों को भी पहचाना है। इंटेनेसी ने 2020 में अपने सीड राउंड को कुल सीड फंडिंग में $ 4 मिलियन के साथ अंतिम रूप दिया और पिछले साल अपनी सीरीज़ ए राउंड में $ 25 मिलियन जुटाए। कंपनी के पास 70 से अधिक लोगों की टीम है और यह वास्तव में तेजी से बढ़ रही है। इसकी प्रौद्योगिकियां 23 से अधिक देशों में उपयोग में हैं, जो हजारों श्रमिकों की रक्षा करती हैं।

कर्मचारी स्वास्थ्य और सुरक्षा निश्चित रूप से एआई विकास के लिए तैयार उद्योग है, लेकिन इस उद्योग में एआई तकनीक को अनुकूलित करने के लिए क्या आवश्यक है? कंपनियां अपने कर्मचारियों को सुरक्षित रखने के लिए इस तकनीक को कैसे अपना रही हैं?

उद्योग-विशिष्ट एआई मॉडल विकसित करना

एआई मैन्युअल कार्यों को स्वचालित करने, नौकरी की प्रक्रियाओं को कारगर बनाने और डेटा का तेजी से विश्लेषण करने में मदद करके विभिन्न उद्योगों में क्रांति ला रहा है। हालांकि, विभिन्न उद्योगों को अलग-अलग काम करने के लिए अपने एआई सिस्टम की आवश्यकता होती है। वित्तीय क्षेत्र के लिए एआई सिस्टम को जटिल गणना करने की आवश्यकता हो सकती है, जबकि मार्केटिंग के लिए एआई को मजबूत भाषा प्रसंस्करण क्षमताओं की आवश्यकता हो सकती है।

कर्मचारी स्वास्थ्य और सुरक्षा के मामले में, एआई सिस्टम एक पर्यवेक्षक के रूप में कार्य कर सकता है, जो लगातार असुरक्षित प्रथाओं या दुर्घटनाओं और चोटों की संभावना के संकेतकों की तलाश में है। एआई को प्रत्येक कंपनी के लिए मशीनरी, स्थानीय कानूनों और कार्यस्थल के नियमों को पहचानने के लिए प्रशिक्षित किया जाना चाहिए। यह तब कार्यस्थल में कैमरों के माध्यम से ली गई छवियों का विश्लेषण कर सकता है और डेटा के साथ उनकी तुलना कर सकता है, यह देखते हुए कि क्या कुछ अलग है या स्वास्थ्य और सुरक्षा कानूनों या कंपनी के नियमों के विपरीत है।

हालांकि सुरक्षा और गोपनीयता अक्सर एआई के साथ एक चिंता का विषय है, विशेष रूप से सिस्टम जो चेहरे की पहचान का उपयोग करते हैं, Intenseye श्रमिकों की गुमनामी की रक्षा के लिए प्रतिबद्ध है। इसके सिस्टम यह सुनिश्चित करने के लिए फेस एनोनिमाइज़ेशन का उपयोग करते हैं कि कोई व्यक्तिगत रूप से पहचान योग्य जानकारी कैप्चर नहीं की जाती है, और SOCII और GDPR के अनुरूप हैं।

Intenseye जैसा उद्योग-विशिष्ट AI डेवलपर होने का एक लाभ यह है कि कंपनी द्वारा बनाया गया प्रत्येक मॉडल अपने सभी मॉडलों की प्रभावशीलता को बेहतर बनाने में मदद कर सकता है। समान वस्तुओं, मशीनरी और वातावरण के विभिन्न संस्करणों का विश्लेषण करने से AI के लिए सीखना आसान हो जाता है, जिससे इसकी पहचान और विश्लेषण की प्रक्रिया तेज और अधिक सटीक हो जाती है।

कर्मचारी स्वास्थ्य और सुरक्षा से संबंधित डेटा को संसाधित करने के लिए विशेष रूप से प्रशिक्षित मॉडल बनाने के अलावा, Intenseye ने डेटा लेबलिंग और सटीकता के लिए अपने स्वयं के उपकरण विकसित करने के लिए नवीनतम AI तकनीक का उपयोग किया है। ये उपकरण उद्योग-विशिष्ट हैं और इसने कंपनी को 2021 की अंतिम तिमाही में अपनी प्रभावशाली 92% सटीकता रेटिंग प्राप्त करने में मदद की है। उद्योग-विशिष्ट डेटा लेबलिंग और सटीकता उपकरण होना विशेष रूप से महत्वपूर्ण है क्योंकि Intenseye का AI हर दिन 22 बिलियन से अधिक छवियों को संसाधित करता है।

Intenseye का Maia सिस्टम छवियों को एनोटेट करने के लिए AI-संचालित टूल है। यह उपकरण स्वचालित रूप से कैमरों से प्राप्त वीडियो फ़ीड को लेबल करता है, जो कंपनी द्वारा निर्धारित मशीनरी, वस्तुओं, कर्मचारियों और छवि के अन्य पहलुओं का पता लगाता है। Intenseye के इन-हाउस लेबलिंग विशेषज्ञ भी वीडियो फ़ीड की जांच करते हैं और लापता एनोटेशन जोड़ते हैं, जिससे AI को अपना काम करने में सुधार करने में मदद मिलती है।

इंटेंस ने एक उद्योग-विशिष्ट सटीकता-जांच मंच भी विकसित किया है जिसे माट कहा जाता है। यह प्लेटफॉर्म कंपनी के ईएचएस विशेषज्ञों को अपने अलर्ट की सटीकता को मापने की अनुमति देता है। यह Intenseye को अपने AI की प्रभावशीलता की निगरानी और सुधार करने की अनुमति देता है, और निरंतर आधार पर पारदर्शी परिणाम भी प्रदान करता है।

प्रमुख संकेतकों के साथ परिणामों की भविष्यवाणी

उन्नत पहचान और लेबलिंग क्षमताओं के साथ, एआई उद्योगों में डेटा के उपयोग के तरीके को बदल रहा है। AI विश्लेषकों के लिए यह संभव बना रहा है नए और अभिनव मेट्रिक्स विकसित करें जो नए संगठनात्मक व्यवहारों को सूचित करते हैं और बेहतर परिणाम देते हैं। यह विपणन जैसे क्षेत्रों में सच है, जहां एआई उपभोक्ता व्यवहार की भविष्यवाणी करने में मदद कर सकता है और उन भविष्यवाणियों का उपयोग अधिक प्रभावी विपणन रणनीति को सूचित करने के लिए कर सकता है। ईएचएस सेक्टर में भी यही स्थिति है।

वर्तमान में, अधिकांश EHS अनुपालन प्रणालियाँ जो AI का उपयोग नहीं करती हैं, वे मैन्युअल जाँच पर निर्भर करती हैं। श्रमिकों को मैन्युअल रूप से डेटा इनपुट करना चाहिए, दुर्घटनाओं और चोटों को दर्ज करना चाहिए और उस जानकारी का उपयोग करना चाहिए ताकि भविष्य में ऐसा होने से रोकने में मदद मिल सके। इन्हें लैगिंग इंडिकेटर्स के रूप में जाना जाता है, डेटा पॉइंट्स का उपयोग किसी घटना के होने के बाद उसका विश्लेषण करने के लिए किया जाता है।

एआई प्रमुख संकेतकों और डेटा के आधार पर भविष्यवाणियों का उपयोग करने की संभावना को खोलता है। यह एआई सिस्टम की लगातार कार्यस्थल का निरीक्षण करने और सेकंड के मामले में प्राप्त होने वाले सभी डेटा का विश्लेषण करने की क्षमता से संभव हुआ है। इस विशाल मात्रा में डेटा और उन्नत विश्लेषण क्षमताओं के साथ, एआई सिस्टम भविष्यवाणी कर सकता है कि ऐसा होने से पहले पर्यावरण के किन तत्वों के चोट लगने की संभावना है।

प्रमुख संकेतकों में बदलाव से पहले ही विपणन क्षेत्र में प्रभावशीलता और दक्षता में बड़ी वृद्धि हुई है, और विनिर्माण क्षेत्र के नेताओं का मानना है वह वहां भी ऐसा कर सकता है। हालाँकि कई विनिर्माण सुविधाओं ने अभी भी इस बदलाव को करने के लिए आवश्यक तकनीक को लागू नहीं किया है, लेकिन Intenseye जैसी कंपनियां बदलाव का नेतृत्व कर रही हैं।

"हमारे लिए, एक कंपनी में सबसे अधिक स्वास्थ्य और सुरक्षा टीम के पास सबसे महत्वपूर्ण कार्य हैं," एसेन ने कहा। "इसलिए यह महत्वपूर्ण है कि उनके पास अपनी अग्रिम पंक्ति की टीमों की सुरक्षा के लिए आवश्यक उपकरण हों।"

प्रमुख संकेतकों का उपयोग करते हुए, इंटेन्सेय की मशीन-लर्निंग तकनीक टीमों को विभिन्न वर्कफ़्लोज़ बनाने की अनुमति देती है जो उन्हें दुर्घटनाओं को रोकने में मदद करेगी। वे दुनिया भर में कार्यस्थलों की सुरक्षा और लाखों संभावित दुर्घटनाओं और चोटों को रोकने के लिए पहले ही 15 मिलियन से अधिक रीयल-टाइम सूचनाएं भेज चुके हैं।

निरंतर सुधार के लिए अनुकूलन क्षमता बढ़ाना

एआई तकनीक के प्रमुख लाभों में से एक यह है कि यह लगातार सीख रहा है और सुधार कर रहा है। Intenseye अपनी सटीकता के स्तर की जाँच के लिए समर्पित टीमों के साथ अपने सिस्टम में लगातार सुधार करने पर ध्यान केंद्रित करता है। यदि सिस्टम की सटीकता का स्तर गिरता है, तो टीम डेटा में किसी भी लापता लेबल को जोड़ देगी और इसकी सटीकता में सुधार के लिए एआई को फिर से प्रशिक्षित करने पर काम करेगी।

कर्मचारी स्वास्थ्य और सुरक्षा जैसे उद्योग में एआई सिस्टम को फिर से प्रशिक्षित करने की क्षमता आवश्यक है जो लगातार नई तकनीकों और वर्कफ़्लो को शामिल कर रहा है। एसेन ने उल्लेख किया कि इंस्टेंसिए की टीमें इस परिदृश्य के लिए तैयार हैं, यह कहते हुए कि एक नए उपयोग के मामले को देखते हुए, कंपनी उन खतरों का पता लगाने के लिए अपने एआई मॉडल को 24 घंटे के भीतर फिर से प्रशिक्षित कर सकती है।

इस प्रकार की अनुकूलन क्षमता एआई के सबसे रोमांचक पहलुओं में से एक है। रीयल-टाइम डेटा और परिणामों की भविष्यवाणी करने की क्षमता के साथ, कंपनियां नए परिदृश्यों का अनुमान लगा सकती हैं और समाधान अधिक तेज़ी से विकसित कर सकती हैं। वास्तव में, Intenseye के ग्राहकों में से एक ने पिछले 5 महीनों में 50 से अधिक सुविधाओं को एकीकृत करते हुए, वह पैमाना दिखाया है जिस पर यह प्रभावी हो सकता है। यह क्षमता व्यवसायों को तेजी से जटिल और तेज़-तर्रार परिदृश्य के साथ बनाए रखने में मदद कर सकती है, चाहे वे किसी भी उद्योग में हों। और जब कर्मचारी स्वास्थ्य और सुरक्षा जैसे उद्योग में उपयोग किया जाता है, तो यह जीवन बचा सकता है।